聚氨酯面漆 58 系列 35 Spray2Fix 58 系列 36 683-3-2 36 683-3-20 37 Aerobase 38 Aerobase 特殊效果 39 Aerodur 3001E 40 Aerodur 3001G 41 Aerodur 3002G 42 Aerodur 5000 42 Aerodur 清漆 UVR 43 Aerodur ARC 44 Aerodur C 21/100 44 Aerodur Finish C21/100 45 Aerodur HS 67348 45 Aerodur HS 77302 46 Aerowave 5001 46 Aerowave 5001 ARC 47 Alumigrip 4200 47 Alumigrip 4250 48 Alumigrip 4400 48 Alumigrip 4450 49 Aviox 高级云母系列 49 Aviox 透明涂层 UVR 50 Aviox 面漆 77702 51 Aviox 哑光透明 52 Aviox SGL 铝 52 Eclipse 平光 53 Eclipse 光泽 54 Eclipse 光泽金属 55 Eclipse 光泽云母 56 Spray2Fix Eclipse 光泽喷雾罐 56 Eclipse 半光泽 57 Spray2Fix Aerodur5000/ECM-F 58 Spray2Fix Intergard 10215C 58
[C27] Han Lin *,Jaemin Cho *,Abhay Zala和Mohit Bansal。“ CTRL-ADAPTER:一个有效且通用的框架,用于将各种控件适应任何扩散模型”。ICLR(口头)。 2025。 [project] [Paper] [代码]。 [C26] Zaid Khan,Elias Stengel-Eskin,Jaemin Cho和Mohit Bansal。 “ DataEnvgym:具有学生反馈的教师环境中的数据生成代理”。 ICLR(聚光灯)。 2025。 [project] [Paper] [排行榜] [代码]。 [C25] Jialu Li *,Jaemin Cho *,Yi-lin Sung,Jaehong Yoon和Mohit Bansal。 “ SELMA:学习和合并技能 - 特定文本对象专家与自动生成数据”。 神经。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C24] Abhay Zala *,Jaemin Cho *,Han Lin,Jaehong Yoon和Mohit Bansal。 “ Envgen:通过LLM生成和适应环境以进行训练体现的代理人”。 Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C23] Abhay Zala,Han Lin,Jaemin Cho和Mohit Bansal。 “图表:通过LLM计划生成开放域的开放式平台图”。 Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C22] Han Lin,Abhay Zala,Jaemin Cho和Mohit Bansal。 “ VideodirectorGpt:通过LLM指导计划一致的多场景视频生成”。 Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C21] Heesoo Jang和Jaemin Cho。 “对大语言模型的偏见和危害的评估”。 2024。 [纸]。ICLR(口头)。2025。[project] [Paper] [代码]。[C26] Zaid Khan,Elias Stengel-Eskin,Jaemin Cho和Mohit Bansal。“ DataEnvgym:具有学生反馈的教师环境中的数据生成代理”。ICLR(聚光灯)。2025。[project] [Paper] [排行榜] [代码]。[C25] Jialu Li *,Jaemin Cho *,Yi-lin Sung,Jaehong Yoon和Mohit Bansal。“ SELMA:学习和合并技能 - 特定文本对象专家与自动生成数据”。神经。2024。[project] [Paper] [代码]。[C24] Abhay Zala *,Jaemin Cho *,Han Lin,Jaehong Yoon和Mohit Bansal。“ Envgen:通过LLM生成和适应环境以进行训练体现的代理人”。Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C23] Abhay Zala,Han Lin,Jaemin Cho和Mohit Bansal。 “图表:通过LLM计划生成开放域的开放式平台图”。 Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C22] Han Lin,Abhay Zala,Jaemin Cho和Mohit Bansal。 “ VideodirectorGpt:通过LLM指导计划一致的多场景视频生成”。 Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C21] Heesoo Jang和Jaemin Cho。 “对大语言模型的偏见和危害的评估”。 2024。 [纸]。Colm。2024。[project] [Paper] [代码]。[C23] Abhay Zala,Han Lin,Jaemin Cho和Mohit Bansal。“图表:通过LLM计划生成开放域的开放式平台图”。Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C22] Han Lin,Abhay Zala,Jaemin Cho和Mohit Bansal。 “ VideodirectorGpt:通过LLM指导计划一致的多场景视频生成”。 Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C21] Heesoo Jang和Jaemin Cho。 “对大语言模型的偏见和危害的评估”。 2024。 [纸]。Colm。2024。[project] [Paper] [代码]。[C22] Han Lin,Abhay Zala,Jaemin Cho和Mohit Bansal。“ VideodirectorGpt:通过LLM指导计划一致的多场景视频生成”。Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C21] Heesoo Jang和Jaemin Cho。 “对大语言模型的偏见和危害的评估”。 2024。 [纸]。Colm。2024。[project] [Paper] [代码]。[C21] Heesoo Jang和Jaemin Cho。“对大语言模型的偏见和危害的评估”。2024。[纸]。国际传播协会(ICA)(高级论文奖)。[C20] Yasumasa onoe,Sunayana Rane,Zachary Berger,Yonatan Bitton,Jaemin Cho,Roopal Garg,Alexander Ku,Zarana Parekh,Jordi Pontuset,Jordi Pont-Tuset,Garrett Tanzer,Su Wang和Jason Baldridge。“ docci:连接和对比图像的描述”。ECCV。 2024。 [Project] [Paper] [DataSet]。 [C19] David Wan,Jaemin Cho,Elias Stengel-Eskin和Mohit Bansal。 “对比区域指导:在没有训练的情况下改善视觉模型的接地”。 ECCV。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C18] Qin Liu,Jaemin Cho,Mohit Bansal和Marc Niethammer。 “以低潜伏期,高质量和不同的提示来重新思考交互式图像分割”。 CVPR。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C17] Jaemin Cho,Yushi Hu,Roopal Garg,Peter Anderson,Ranjay Krishna,Jason Baldridge,Mohit Bansal,Jordi Pont-Tuset和Su Wang。 “ Davidsonian场景图:在文本到图像生成的细粒度评估中提高可靠性”。 ICLR。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C16] Jaemin Cho,Abhay Zala和Mohit Bansal。 “用于文本到图像生成和评估的视觉编程”。 神经。 2023。 [project] [Paper] [VPGEN代码] [VPEVAL代码]。 [C15] Shoubin Yu,Jaemin Cho,Prateek Yadav和Mohit Bansal。 “用于视频本地化和问题回答的自链图像模型”。 神经。 2023。ECCV。2024。[Project] [Paper] [DataSet]。[C19] David Wan,Jaemin Cho,Elias Stengel-Eskin和Mohit Bansal。“对比区域指导:在没有训练的情况下改善视觉模型的接地”。ECCV。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C18] Qin Liu,Jaemin Cho,Mohit Bansal和Marc Niethammer。 “以低潜伏期,高质量和不同的提示来重新思考交互式图像分割”。 CVPR。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C17] Jaemin Cho,Yushi Hu,Roopal Garg,Peter Anderson,Ranjay Krishna,Jason Baldridge,Mohit Bansal,Jordi Pont-Tuset和Su Wang。 “ Davidsonian场景图:在文本到图像生成的细粒度评估中提高可靠性”。 ICLR。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C16] Jaemin Cho,Abhay Zala和Mohit Bansal。 “用于文本到图像生成和评估的视觉编程”。 神经。 2023。 [project] [Paper] [VPGEN代码] [VPEVAL代码]。 [C15] Shoubin Yu,Jaemin Cho,Prateek Yadav和Mohit Bansal。 “用于视频本地化和问题回答的自链图像模型”。 神经。 2023。ECCV。2024。[project] [Paper] [代码]。[C18] Qin Liu,Jaemin Cho,Mohit Bansal和Marc Niethammer。“以低潜伏期,高质量和不同的提示来重新思考交互式图像分割”。CVPR。2024。[project] [Paper] [代码]。[C17] Jaemin Cho,Yushi Hu,Roopal Garg,Peter Anderson,Ranjay Krishna,Jason Baldridge,Mohit Bansal,Jordi Pont-Tuset和Su Wang。“ Davidsonian场景图:在文本到图像生成的细粒度评估中提高可靠性”。ICLR。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C16] Jaemin Cho,Abhay Zala和Mohit Bansal。 “用于文本到图像生成和评估的视觉编程”。 神经。 2023。 [project] [Paper] [VPGEN代码] [VPEVAL代码]。 [C15] Shoubin Yu,Jaemin Cho,Prateek Yadav和Mohit Bansal。 “用于视频本地化和问题回答的自链图像模型”。 神经。 2023。ICLR。2024。[project] [Paper] [代码]。[C16] Jaemin Cho,Abhay Zala和Mohit Bansal。“用于文本到图像生成和评估的视觉编程”。神经。2023。[project] [Paper] [VPGEN代码] [VPEVAL代码]。[C15] Shoubin Yu,Jaemin Cho,Prateek Yadav和Mohit Bansal。“用于视频本地化和问题回答的自链图像模型”。神经。2023。[Paper] [代码]。[C14] Zhenhailong Wang,Ansel Blume,Sha Li,Genglin Liu,Jaemin Cho,Zineng Tang,Mohit Bansal和Heng Ji。“ paxion:在视频语言基础模型中修补动作知识”。神经(聚光灯)。2023。[Paper] [代码]。
[C1] Agrawal T.,Balazia M.,Bremond f。:CM3T:高效多模式学习的框架,用于非病会议出版物基因交互数据集。IEEE/CVF冬季有关计算机视觉应用(WACV)的冬季会议,美国图森,2025年。[C2] Sinha S.,Balazia M.,Bremond f。:通过优化的聚合网络识别教法性白内障手术视频中的手术器械。IEEE图像处理应用和系统(IPA)的国际会议,法国里昂,2025年。[C3] Muller P.,Balazia M.,Baur T.,Dietz M.,Heimerl A.,Penzkofer A.,Schiller D.,Bremond F.,Alexandersson J.,Andre E.ACM多媒体(ACMMM),澳大利亚墨尔本,2024年。[C4] Strizhkova V.,Kachmar H.,Chaptoukaev H.,Kalandadze R.,Kukhilava N.,Tsmindashvili T.,Abo-Alzahab N.,Zuluaga M.A.:MVP:基于视频和生理信号的多模式情绪识别。在IEEE/CVF欧洲计算机愿景会议(ECCV),意大利米兰的IEEE/CVF欧洲/CVF上的情感行为分析(ABAW),2024年。[C5] Reka A.,Borza D.L.,Reilly D.,Balazia M.,Bremond F。:将门控和上下文引入时间动作检测。在IEEE/CVF欧洲计算机愿景会议(ECCV),意大利米兰的IEEE/CVF欧洲/CVF上的情感行为分析(ABAW),2024年。[C6] Tiwari U.,Majhi S.,Balazia M.,Bremond f。:自动驾驶异常检测至关重要的是:弱监督的地平线。ACM多媒体(ACMMM),第9640-9645页,加拿大渥太华,2023年。在IEEE/CVF欧洲计算机视觉会议(ECCV),意大利米兰,2024年,IEEE/CVF欧洲计算机视觉会议(ECCV)举行的自动驾驶(漫游)的强大,分发和多模式模型。[C7] Muller P.,Balazia M.,Baur T.,Dietz M.,Heimerl A.,Schiller D.,Guermal M.,Thomas D.,Bremond F.,Alexander-Sson J.,Andre E.,Andre E.[C8] Agrawal T.,Balazia M.,Muller P.,Bremond F。:多模式视觉变压器,强迫注意行为分析。IEEE/CVF计算机视觉应用(WACV)的冬季会议,第3392–3402页,美国威克罗阿,美国,2023年。[C9] Balazia M.,Muller P.,Tanczos A.L.,Liechtenstein A.,Bremond F。:社会互动的身体行为:新颖的注释和最新评估。ACM多媒体国际会议(ACMMM),第70-79页,里斯本,葡萄牙,2022年。[C10] Balazia M.,Hlavackova-Schindler K.,Sojka P.,Plant C。:Granger Causal-Ity的可解释步态识别。IEEE/IAPR国际模式认可会议(ICPR),第1069-1075页,加拿大蒙特利尔,2022年。[C11] Agrawal T.,Agarwal D.,Balazia M.,Sinha N.,Bremond f。:使用跨意识变压器和行为编码的多模式人格识别。IAPR国际视觉理论与应用会议(VISAPP),第501-508页,Virtual,2022。[C12] Sinha N.,Balazia M.,Bremond f。:火焰:面部地标热图激活的多模式凝视。IEEE国际高级视频和信号监视会议(AVSS),第1-8页,虚拟,2021年。[C13] Balazia M.,Happy S.L.,Bremond F.,Dantcheva A。:面部多么独特:一项调查研究。IEEE/IAPR国际模式识别会议(ICPR),第7066-7071页,意大利米兰,2021年。[C14] Balazia M.,Sarkar s。:在活动对象跟踪中重新调用评估。在神经信息处理系统会议上(NEURIPS),加拿大温哥华,2019年的神经信息处理系统(NEURIPS)的新知识(NEWINML)。[C15] Aakur S.,Sawyer D.,Balazia M.,Sarkar S。:对未修剪监视视频中基于建议的细粒度活动检测方法的检查。NIST关于TREC视频检索评估(TRECVID)的研讨会,《扩展视频挑战的活动》,美国盖瑟斯堡,2018年。[C16] Balazia M.,Sojka p。:您是走路的方式:不合作的MOCAP步态识别视频监视,并使用不完整和嘈杂的数据。IEEE/IAPR国际生物识别技术联合会议(IJCB),第208-215页,美国丹佛,2017年。 [C17] Balazia M.,Sojka p。:用于基于MOCAP的步态识别方法的评估框架和数据库。 IAPR关于模式识别可再现研究(RRPR)的研讨会,第33-47页,墨西哥坎昆,2016年。 [C18] Balazia M.,Sojka p。:通过最大保证金标准(扩展摘要)学习健壮的步态识别功能。 IAPR关于结构和句法模式识别(SSPR)和统计技术的国际国际研讨会(SPR),第585-586页,墨西哥梅里达,2016年。 [C19] Balazia M.,Sojka p。:与运动捕获数据相关的步态识别的独立特征。IEEE/IAPR国际生物识别技术联合会议(IJCB),第208-215页,美国丹佛,2017年。[C17] Balazia M.,Sojka p。:用于基于MOCAP的步态识别方法的评估框架和数据库。IAPR关于模式识别可再现研究(RRPR)的研讨会,第33-47页,墨西哥坎昆,2016年。[C18] Balazia M.,Sojka p。:通过最大保证金标准(扩展摘要)学习健壮的步态识别功能。IAPR关于结构和句法模式识别(SSPR)和统计技术的国际国际研讨会(SPR),第585-586页,墨西哥梅里达,2016年。[C19] Balazia M.,Sojka p。:与运动捕获数据相关的步态识别的独立特征。IAPR关于结构和句法模式识别(SSPR)和统计技术的国际国际研讨会(SPR),第310-321页,墨西哥,墨西哥,2016年。[C20] Balazia M.,Sojka p。:通过最大余量标准学习适合步态识别的功能。IEEE/IAPR国际模式识别会议(ICPR),第901-906页,墨西哥坎昆,2016年。[C21] Balazia M.,Sedmidubsky J.,Zezula P。:语义上一致的人类运动分割。国际数据库和专家系统应用程序(DEXA),第423-437页,德国慕尼黑,2014年。[C22] Sedmidubsky J.,Valcik J.,Balazia M.,Zezula p。:基于归一化步行周期的步态识别。国际视觉计算研讨会(ISVC),第11-20页,Rethymno,希腊,2012年。[C23] Valcik J.,Sedmidubsky J.,Balazia M.,Zezula P.,确定人类识别的行走周期。太平洋亚洲情报与安全信息学讲习班(PAISI),第127-135页,马来西亚吉隆坡,2012年。
